1/ Hilo sobre el que creo que es uno de los proyectos más desapercibidos del mercado: $FLOCK 🧵 >> @flock_io convirtió en la primera y única IA descentralizada integrada por @Alibaba_Qwen, el LLM de Alibaba (el GPT a OpenAI, el Claude a Anthropic). No se trata de una asociación vacía, como Flock que simplemente utiliza Alibaba Cloud o integra modelos Qwen. En su lugar, Qwen está creando modelos y capacitándose en la infraestructura de Flock para la IA descentralizada que prioriza la privacidad. Algunos alfas: >> La versión 2.5 de Qwen está siendo entrenada con FLock y se venderá directamente a casos de uso de la industria, como hospitales, instituciones financieras y otros sectores donde la privacidad de los datos es de suma importancia. En sus propias palabras: "Esto marca el primer despliegue de un modelo de agente de IA descentralizado dentro de un importante ecosistema de IA centralizado".

2/ Eso ya es lo suficientemente grande, pero hay más. @base MCP reemplazó la parte en cadena de Claude de Anthropic con el modelo de base Web3 de FLock. "Se esperaba que Claude fuera el motor de ejecución predeterminado. Sin embargo, en marzo, Base finalmente eligió FLock como su modelo predeterminado para la ejecución de agentes en cadena, después de que FLock superara a Claude en varios puntos de referencia de Web3".

3/ Pero, ¿qué es FLock? FLock es una infraestructura full-stack para la IA que prioriza la privacidad. Fueron pioneros en el aprendizaje federado (FL) a escala, un método de entrenamiento descentralizado en el que los modelos aprenden de forma colaborativa sin compartir datos sin procesar. Los sectores a interrumpir son aquellos en los que la privacidad es vital (por ejemplo, la atención médica, el gobierno, la banca, los bufetes de abogados, etc.). La tesis central de FLock: los datos públicos ya han sido desechados. El próximo salto en IA vendrá de la mano de los datos privados. El protocolo cubre la pila completa, desde la preparación de datos hasta la implementación del modelo, en tres capas: + AI Arena = como Bittensor, para entrenamiento y competición de modelos abiertos + FL Alliance = como Nous Research, para la puesta a punto + Moonbase = como Virtuals, para agentes y modelos de IA @Defi0xJeff hizo un artículo fantástico en FLock, cubriéndolo extensamente. Compruébalo aquí:

5/ Los números también hablan por sí mismos • 7.169 modelos de IA creados • 186 nodos comerciales • 249 validadores • 1.263 validadores • 613.692 solicitudes de validación @MessariCrypto cubrió Flock en detalle aquí (los números han aumentado desde entonces, mostrando un crecimiento constante):

8/ Recaudaron 9 millones de dólares de @DCGco y @OKX_Ventures, que duplicaron la apuesta en diciembre del 24 (siempre una buena señal), y @GSR_io (también su creador de mercado). Como puedes ver, estos inversores no se limitan a emitir cheques. GSR está entrenando modelos descentralizados con datos comerciales, y DCG admite la subred y es un validador oficial. Otro validador de Flock que se destaca es A41, el validador más grande de Corea por el total de activos apostados. También recibieron una subvención de la Fundación Ethereum.

10/ Los VC invirtieron a 150 millones de dólares y 300 millones de FDV y están bloqueados para 12 millones de acantilado + 24 millones de vesting, así como el equipo y los asesores. No hay que preocuparse por la presión de venta de estos. La oferta circulante aumentará considerablemente a través de la inflación para incentivar la participación en el ecosistema. Algo a tener en cuenta. Afortunadamente, la subred obtiene $TAO recompensas que espero que utilicen para evitar $FLOCK inflación.

12/ El equipo insinuó recientemente que estaba cocinando algo con el equipo McLaren F1. Ese es el nivel que están jugando. No todo el mundo entra en esas instalaciones. No me sorprendería, dada la naturaleza competitiva de la Fórmula 1, ver colaboraciones de este tipo para modelos de IA que priorizan la privacidad.

13/ Otros: • Flock también se destaca en el top 100 de las empresas de IA más prometedoras por @CBinsights, junto con titanes como @Figure_robot, @LangChainAI y otras startups web2 • El equipo fue autor de un artículo galardonado sobre la aplicación del aprendizaje federado a la atención médica. (documento: • Tienen montones de otros artículos académicos y citas:

14/ Ese es mi resumen por ahora. La tesis es simple: • Primera integración de un sistema de IA descentralizado por parte de un LLM web2: Qwen de Alibaba, utilizando directamente Flock para entrenar y construir modelos • Integrado en Base MCP para ejecución en cadena • Recaudó 9 millones de dólares por DCG, OKX, GSR • Números que indican altos niveles de adopción, con modelos de entrenamiento de jugadores como GSR, Animoca o Dimo. • Tecnología subyacente sólida (aprendizaje federado) con una buena narrativa y visión (IA que prioriza la privacidad), y una plataforma de co-creación full-stack con acumulación de valor para el token • Posible asociación con McLaren • Subred Bittensor respaldada por Yuma Group y DCG • Solo 20 millones de dólares de capitalización de mercado con una relación de staking / bloqueo cada vez mayor • Cotiza en exchanges de nivel 1 como Bybit, Upbit y Bithumb, con una gran penetración en el mercado coreano